近年来，随着卷积神经元网络的发展，数字扫描成像、图像特征提取、多层模型训练的范式开发分析系统在血细胞、骨髓细胞识别领域得到了深度应用和推广。
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作者：卢丹沈笑然王泉淼袁慧
单位：首都医科大学附属北京安贞医院检验科（卢丹沈笑然袁慧）；深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司北京分公司（王泉淼）
前言
研究对象与方法
1.研究对象：选取2022年3月-2022年5月北京安贞医院检验科血常规样本，使用EDTA-K2抗凝管采集的静脉血2ml。经过BC-6800plus全自动血细胞分析仪检测，收集血小板计数<100×109/L的样本120例。
2.仪器与试剂：BC-6800plus血液分析仪（深圳迈瑞公司），自动涂片染色仪（深圳迈瑞公司），全自动血细胞形态分析仪（深圳迈瑞公司），显微镜（尼康公司）。各仪器均使用配套试剂及质控品。染液使用瑞-吉姆萨染液（珠海贝索公司）。
3.研究方法：仪器及样品准备：在进行样本检测前，对BC-6800plus血液分析仪进行高、中、低3个水平质控品的检测，结果在控后开始样本检测。取静脉抗凝血样本，充分混匀后，在BC-6800plus血液分析仪自动模式下检测全血细胞参数。选取血小板计数<100×109/L的样本，每份样本检测2次后取均值。所有样本在采集后4小时内完成检测。全自动涂片机制片、染色。全自动血细胞形态分析仪阅片。染色完成的外周血涂片自动进入全自动血细胞形态分析仪进行阅片，经人工核对每个视野中的血小板计数后，记录其自动估值、手动估值两组数值。手工血小板计数，取0.38ml草酸铵稀释液加20μl全血混匀[5]，充池，静置15分钟。由2位主管检验师完成手工显微镜血小板计数，取2人手工计数结果的平均值（误差<5%）。
4.数据统计及处理：采用SPSS22.0统计软件进行数据分析。计量资料结果采用X±S表示，组间比较采用单因素方差分析，P<0.05为差异有统计学意义。
研究结果
1.经人工形态学阅片检查：样本的具体形态学表现如表1所示，血小板形态正常且无红细胞碎片、小红细胞干扰样本87例；血小板聚集的样本20例，其中血小板微聚集簇样本12例，明显聚集簇样本8例；大血小板、巨大血小板样本10例，红细胞碎片样本1例，小红细胞样本2例。具体分布见表1。
分析与讨论
血小板的结果容易受自身生理特性、疾病以及检验环境等多种因素影响，导致全血细胞分析仪检测结果出现假性增高或假性减低的情况，所以仍需探索更多精准计数血小板样本的检验方法。对于低值血小板的计数，不同仪器、不同方法学原理所得到的结果之间存在差异。近年来，随着人工智能图像识别技术的发展，越来越多的自动阅片设备应用于临床，在血常规复检、异常细胞定性识别方面获得了一致认可，但用于血小板定量计数方面的应用及研究较少。
MC-80全自动细胞形态学分析仪是由照相装置和细胞形态学分析软件组成的自动化数字细胞形态学分析系统，可通过标准化的程序辅助人工镜检。对血涂片单细胞层定位、扫描后获得设定区域内细胞图像，进行白细胞预分类，红细胞形态评价分类，还可以进行血小板计数。其血小板计数方法包括2种：自动估值和手动估值。“自动估值”的原理为细胞形态分析仪自动提取全血细胞分析仪中红细胞计数的数值，根据视野中血小板和红细胞数量的比值，进而自动计算血小板数量；“手动估值”的原理为根据MC-80提供的红细胞观测区（一般为8个高倍镜视野的面积，也可以手动设置观测区的大小），此观测区等分为9个面积相等的正方形，MC-80自动计数每个正方形内的血小板数量（可人工核查计数的准确性和修改），自动计算每高倍视野下血小板平均数，最后用平均数乘以血小板估算因子，即可得到血小板计数的“手动估值”数值。此外，MC-80会自动扫描涂片的边缘处和尾部等容易出现血小板聚集的部位，计数聚集簇的数量，并在白细胞分类页面中对血小板聚集情况进行提示。
近年来，随着卷积神经元网络的发展，数字扫描成像、图像特征提取、多层模型训练的范式开发分析系统在血细胞、骨髓细胞识别领域得到了深度应用和推广。[6-7]有效缓解了此类检验项目对岗位经验要求较高的需求，彰显了人工智能技术在检验领域的巨大潜力。在使用全自动推片仪进行标准化制片的基础上，MC-80全自动细胞形态学分析仪利用图像识别技术可应用于正常形态血小板、存在微聚集簇血小板样本的计数和复检，而且还能同时直观的判断白细胞、红细胞形态，极大地提高了复检效率。对于血小板明显成团簇聚集，导致仪器血小板计数假性减低的样本，还需与临床医生及时沟通，在了解患者基础疾病及治疗过程的情况下，通过换抗凝剂、重新采血，或手工计数方法，为临床提供更加准确的检测结果。
参考文献
[1]ZandeckiM,GenevieveF,GerardJ,etal.Spuriouscountsandspuriousresultsonhaematologyanalysers:Areview.PartI:Platelets[J].IntJLabHematol,2007,29:4-20.
[2]BacciniV,GenevièveF,JacqminH,etal.Plateletcounting:uglytrapsandgoodadvice.proposalsfromthefrench-speakingcellularhematologygroup(GFHC)[J].JClinMed,2020,9(3):808.
[3]JiangSQ,HuangQF,XieWM,etal.TheassociationbetweensevereCOVID-19andlowplateletcount:evidencefrom31observationalstudiesinvolving7613participants[J].BrJHaematol,2020,190(1):e29-e33.
[4]CinesDB,LevineLD.Thrombocytopeniainpregnancy[J].Blood,2017,130(21):2271-2277.
[5]尚红,王毓三,申子瑜.全国临床检验操作规程[Ｍ].4版.南京：东南大学出版社,2015．
[6]张时民.医学检验领域人工智能技术应用与展望[J].国际检验医学杂志,2018,39(5):513-516+520.
[7]阳莎,陈鸣.人工智能在检验医学领域的应用与趋势[J].中华检验医学志,2021,44(3):186-190.
原文《全自动血细胞形态分析仪在血常规复检工作中的应用》
-End-
题图|veer.com
排版|张宁
审校|方研
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